Muotovirheiden estäminen Pytorchissa sisältää ymmärtämisen, kuinka tenorit ovat jäsenneltyjä, ja varmistaa, että toiminnot suoritetaan tenoreille, joilla on yhteensopivat muodot. Tässä on joitain strategioita muokkausvirheiden estämiseksi:
1. Varmista tensorimuodot: Tarkista aina tenorien muoto ennen toimintojen suorittamista. Voit käyttää `.Shape` -ominaisuutta tarkastaaksesi tensorin mitat. Esimerkiksi, jos sinulla on tensori `x`, voit tulostaa sen muodon` tulosta (x.shape) `.
2. Käytä sopivia kerroksia: Varmista, että hermoverkon kerrokset on suunniteltu käsittelemään tarjoamiasi syöttömuotoja. Esimerkiksi `nn.lineaar ()` kerrokset vaativat syöttötenorien tasoitusta yhdeksi ulottuvuuteen. Voit käyttää `nn.flatten ()` tämän saavuttamiseksi [3].
3. Pytorch lähettää tensorit automaattisesti vastaamaan toistensa mittoja, mutta tämä voi johtaa virheisiin, jos sitä ei tehdä oikein [1] [3].
4. Johdonmukaiset tietotyypit: Varmista, että kaikilla toimintaan osallistuvilla tenoreilla on sama tietotyyppi. Sekoitustyypit, kuten "taskulamppu.float32` ja` torch.int64`, voivat aiheuttaa virheitä [3].
5. Staattiset analyysityökalut: Hyödynnä työkaluja, kuten PYTEA, jotka voivat staattisesti analysoida Pytorch -koodisi mahdollisten tenorinmuotovirheiden havaitsemiseksi ennen ajonaikaista [4].
6. Laitteen johdonmukainen käyttö: Varmista, että kaikki tenorit ovat samassa laitteessa (CPU tai GPU) ennen toimintojen suorittamista. Sekoituslaitteet voivat johtaa odottamattomaan käyttäytymiseen [5].
7. Käytä `Torch.where ()` peittämiseen: boolean indeksointia käyttämisen sijasta (esim. "Maski [Mask> 0,999] = 1,0`), harkitse" torch.where () "` mahdollisten indeksointikysymysten välttämiseksi [ 5].
Näiden ohjeiden noudattamisella voit vähentää merkittävästi muotovirheiden esiintymistä Pytorch -projektissasi.
Viittaukset:[1] https://pub.towardsai.net/the
[2] https://pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/tensors_depper_tutorial.html
.
[4] https://arxiv.org/pdf/2112.09037.pdf
.
[6] https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html
[7] https://discuss.pytorch.org/t/image-shape-conconsistency/33640
[8] https://stackoverflow.com/questions/65645645/pytorch-shapes-Dont-Match